Mã Thang đo Tác giả KT1 Nắm bắt ý tưởng khách hàng về sản
phẩm tốt
Tác giả đề xuất
KT2 Khả năng am hiểu sản phẩm S. Hossein Cheraghi, Mohammad Dadashzadeh, Muthu Subramanian,
“Critical Success Factors For
Supplier Selection: An Update”,
Journal of Applied Business
Research, Volume 20, Number 2, 2004
KT3 Khả năng thông tin về công nghệ S. Hossein Cheraghi, Mohammad Dadashzadeh, Muthu Subramanian (như trên)
KT4 Khả năng tư vấn kỹ thuật S. Hossein Cheraghi, Mohammad Dadashzadeh, Muthu Subramanian (như trên)
KT5 Khả năng điều chỉnh thay đổi sản phẩm theo khách hàng
S. Hossein Cheraghi, Mohammad Dadashzadeh, Muthu Subramanian (như trên)
KT6 Bộ phận phát triển sản phẩm mạnh S. Hossein Cheraghi, Mohammad Dadashzadeh, Muthu Subramanian (như trên)
3.5.2. Bảng câu hỏi
Đầu tiên bảng câu hỏi thảo luận nhóm được soạn thảo để lấy ý kiến góp ý của đối tượng đã từng sử dụng sản phẩm của nhà cung cấp Hàn Quốc: ông Nguyễn Phan Thắng, và ông Phạm Xuân Trường là giám đốc 2 công ty hoạt động trong lĩnh vực điện tử đã có sử dụng sản phẩm của nhà cung cấp Hàn Quốc trong hơn 5 năm.
Sau đó bảng câu hỏi sơ bộ được soạn thảo dựa trên ý kiến góp ý của 2 vị giám đốc trên và gởi cho 20 khảo sát viên. Cuối cùng bảng câu hỏi chính thức sẽ được gởi cho 200 doanh nghiệp để tiến hành thu thập ý kiến và phân tích dữ liệu.
Sau khi khảo sát định tính thì một số thang đo đã được loại bỏ như sau: Bảng 3.6: Thang đo chất lượng loại bỏ
Mã Thang đo Tác giả CL6 Phù hợp: Là chức năng chính của
sản phẩm phù hợp nhu cầu khách hàng
Leenders, M. and Fearon, H.:
“Purchasing & Supply
Management” The United States of America. McGraw-Hill Comanie. (1997) Eleventh edition. ISBN 0-256- 14144-4.
Bảng 3.7: Thang đo giá cả loại bỏ Mã Thang đo Tác giả Mã Thang đo Tác giả GC4 Chi phí vận chuyển: Chi phí vận
chuyển hàng từ nhà sản xuất về kho (nếu có)
Shin-Chan T.: “An integrated approach for supplier selection and purchasing decisions” Supplier Chain Management: An International Journal, 13 (2), pp. 116-127 (2008).
GC5 Chi phí lắp đặt: Chi phí lắp đặt sản phẩm (nếu có)
Shin-Chan T. (như trên)
Bảng 3.8: Thang đo giao hàng loại bỏ Mã Thang đo Tác giả Mã Thang đo Tác giả
GH5 Tồn kho: Nhà sản xuất có sẵn nhiều loại hàng hóa tồn kho để giao hàng nhanh
Johansson, C., Stensson, S.:
“Supplier Evaluation Model for Distribution Parts & Products at BT Europe” Dep. Of Management and Economics, Linköping Institute of
Bảng 3.9: Thang đo kỹ thuật loại bỏ Mã Thang đo Tác giả Mã Thang đo Tác giả
KT6 Bộ phận phát triển sản phẩm mạnh S. Hossein Cheraghi, Mohammad Dadashzadeh, Muthu Subramanian,
“Critical Success Factors For
Supplier Selection: An Update”,
Journal of Applied Business
Research, Volume 20, Number 2, 2004
3.6. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Phương pháp thống kê sử dụng mức ý nghĩa alpha là 0.05 (alpha = 0.05). Số liệu thu thập được phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0. Quá trình phân tích sẽ được tiến hành qua các bước sau:
3.6.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Đầu tiên nghiên cứu thống kê đối tượng khảo sát nhằm đưa ra việc đánh giá tổng quát về kết quả nghiên cứu. Một nghiên cứu mang tính chất khái quát phải đảm bảo các mẫu khảo sát có sự phân phối đồng đều giữa các phân loại khác nhau. Ngoài ra thống kê mơ tả nhằm chỉ ra các tiêu chí phân loại để phục vụ cho việc so sánh và đưa ra đánh giá dựa trên các nhóm khảo sát nhau. Từ đó có thể kết luận chính xác cho từng nhóm khảo sát mà khơng bị kết luận mang tính chất tổng thể chung chung.
3.6.2. Đánh giá thang đo sơ bộ bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Một thang đo được coi là có giá trị khi đo lường chính xác đại lượng cần đo, có nghĩa là phương pháp đo lường đó khơng có sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Như vậy đầu tiên thang đo đó phải đạt được độ tin cậy thể hiện qua hệ số Cronbach’s Alpha. Các nhà nghiên cứu đã đồng thuận rằng hệ số này phải từ 0.8 trở lên là thang đo lường tốt, tuy nhiên giá trị 0.7 đến 0.8 vẫn sử dụng được. Ngoài ra giá trị Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên vẫn được chấp nhận trong trường
hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally và Burnstein, 1994 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Do đó, trong nghiên cứu này tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 để đánh giá độ tin cậy thang đo.
3.6.3. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố sẽ quyết định xem các biến có đang cùng đo một nhân tố như nghiên cứu đã đặt ra hay khơng? Khi phân tích EFA, tác giả sẽ khám phá ra các biến nào có độ tin cậy thấp hay các biến nào đang đo cùng một nhân tố. Do đó việc nhân tố mới xuất hiện sẽ là điều có thể khi các biến hiện tại đang đo lường nhiều hơn các nhân tố ban đầu đặt ra. Các tham số trong phân tích EFA được giải thích và quy ước như sau:
_ Đánh giá chỉ số Kaiser – Mayer – Olkin (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá (EFA), chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
_ Kiểm định Bartlett dùng để xem xét các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Kiểm định này có ý nghĩa thống kê khi Sig < 0.05, thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008)
_ Các trọng số nhân tố (Factor Loading) nhỏ hơn 0.5 trong EFA sẽ bị loại ra trong q trình phân tích để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal components và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1. Cuối cùng là tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.6.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích này dựa trên phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến bằng cách tính bình phương nhỏ nhất thơng thường (Ordinary Least Square – OLS). Trình tự phân tích sẽ được thực hiện như sau:
_ Để đánh giá độ phù hợp mơ hình hồi quy cho tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square).
_ Kiểm định F để xem mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
_ Kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0. _ Đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến tác động bằng hệ số Beta.
_ Sau cùng, để đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy, tác giả sử dụng một số kiểm định: giả định liên hệ tuyến tính, phương sai của phần dư khơng đổi, phân phối chuẩn phần dư, tính độc lập của phần dư, hiện tượng đa cộng tuyến.
3.6.5. Kiểm định ANOVA cho sự khác biệt giữa các nhóm khảo sát
_ Do các nhóm khảo sát có trên 2 loại nên ta phải sử dụng phương pháp ANOVA mà không sử dụng phương pháp T-test vốn chỉ có thể so sánh 2 giá trị trung bình.
_ Ngồi ra, kiểm định Levene test được thực hiện trước nhằm kiểm định tính phân phối chuẩn của phương sai trước khi tiến hành so sánh giá trị trung bình giữa các nhóm.
_ Đối với các nhóm có phương sai đồng nhất (Sig > 0.05) thì ta dùng kiểm định sau “Post Hoc” với phép kiểm định Bonferroni. Cịn đối với nhóm có phương sai không đồng nhất (Sig < 0.05) thì ta dùng kiểm định sau “Post Hoc” với phép kiểm định Tamhance’s T2.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Phân tích thống kê mơ tả:
Phân tích thống kê mô tả của tập hợp dữ liệu khảo sát được tổng hợp tại phụ lục 5. Dưới đây là thống kê sơ bộ về kết quả khảo sát:
_ Khảo sát về bộ phận cơng tác: có 129 người tham gia trong đó nhân viên mua hàng có 51 người chiếm tỷ lệ 39.5%, kỹ thuật có 45 người chiếm 34.9%, quản lý có 33 người chiếm 25.6%.
_ Khảo sát về kinh nghiệm sử dụng sản phẩm của nhà cung cấp Hàn Quốc: do luận văn chỉ tập trung nghiên cứu về đối tượng nhà cung cấp Hàn Quốc nên các bảng khảo sát chỉ chọn lựa các kết quả đã từng sử dụng sản phẩm Hàn Quốc.
_ Khảo sát về loại hình cơng ty: trong 129 người khảo sát thì có 56 doanh nghiệp sản xuất chiếm 43.4%, 52 doanh nghiệp thương mại/dịch vụ chiếm 40.3%, còn lại 21 doanh nghiệp hỗn hợp chiếm 16.3%.
_ Khảo sát về quy mô công ty: trong 129 doanh nghiệp khảo sát thì có 34 doanh nghiệp có quy mơ <10 người chiếm 26.4%, có 47 doanh nghiệp có quy mơ 10-100 người chiếm 36.4%, có 34 doanh nghiệp có quy mơ 100-500 người chiếm 26.4%, cịn lại có 14 doanh nghiệp có quy mơ >500 người chiếm 10.9%.
_ Khảo sát về lịch sử công ty: trong 129 doanh nghiệp khảo sát thì có 43 doanh nghiệp thành lập dưới 5năm chiếm 33.3%, có 45 doanh nghiệp thành lập từ 5-10 năm chiếm 34.9%, có 26 doanh nghiệp thành lập từ 10-20 năm chiếm 20.2%, và còn lại là 15 doanh nghiệp với trên 20 năm chiếm 11.6%.
Kiểm định thang đo
4.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha:
Thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hai công cụ là hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, tr. 251). Hệ số Cronbach’s Alpha được tính theo cơng thức α = N*ρ/[1+ρ*(N-1)], trong đó ρ là hệ số tương quant trung bình giữa các câu
Theo quy ước là một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lường được đánh giá là tốt phải có hệ số α lớn hơn hoặc bằng 0,8. Tuy nhiên, đối với “trường hợp khái niệm đo lường là mới hoặc đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” thì hệ
số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là phép đo đảm bảo độ tin cậy và chấp nhận được (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995, trích trong Hồng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, tr. 258).
Kết quả phân tích độ tin cậy được trình bày chi tiết trong phụ lục 8. Bảng 4.1 Hệ số Cronbach’s Alpha của các biến độc lập
Nhóm yếu tố Cronbach's Alpha
Chất lượng .877
Giá cả .793
Giao hàng .665
Dịch vụ .750
Kỹ thuật .771
Từ kết quả phân tích trên ta thấy các nhóm yếu tố đều đạt độ tin cậy > 0,6. Đây là kết quả thỏa mãn đầu tiên trước khi ta phân tích nhân tố ở phần sau.
Tuy nhiên để đảm bảo chắc chắn thì hệ số tương quan biến tổng (Corrected item total correlation) của các biến quan sát cũng phải lớn hơn 0.3. Các bảng phân tích bên dưới sẽ thể hiện điều đó:
Bảng 4.2 Hệ số tương quan biến tổng của các biến chất lượng
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted CL1 14.82 15.554 .669 .860 CL2 14.86 15.855 .652 .864 CL3 14.87 14.522 .782 .832 CL4 14.87 15.225 .699 .853 CL5 14.81 15.012 .736 .844
Bảng 4.3 Hệ số tương quan biến tổng của các biến giá cả Item-Total Statistics Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted GC1 7.64 4.671 .621 .734 GC2 7.64 4.684 .622 .733 GC3 7.60 4.319 .665 .687
Bảng 4.4 Hệ số tương quan biến tổng của các biến giao hàng
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted GH1 10.68 6.500 .559 .521 GH2 10.61 7.770 .356 .653 GH3 10.60 6.178 .601 .488 GH4 10.91 7.407 .300 .701
Bảng 4.5 Hệ số tương quan biến tổng của các biến dịch vụ
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted DV1 13.64 5.762 .579 .686 DV2 13.60 5.663 .625 .671 DV3 13.93 5.440 .323 .815 DV4 13.58 5.917 .539 .700 DV5 13.61 5.505 .652 .660
Bảng 4.6 Hệ số tương quan biến tổng của các biến kỹ thuật Item-Total Statistics Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted KT1 16.49 9.877 .601 .713 KT2 16.46 9.266 .639 .696 KT3 16.49 9.205 .650 .692 KT4 16.43 9.871 .604 .712 KT5 17.05 10.239 .308 .827
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA(Exploratory Factor Analysis):
Phương pháp phân tích nhân tố được tiến hành để rút gọn tập hợp các biến độc lập thành một tập nhỏ hơn là các biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố mà khơng làm mất đi ý nghĩa giải thích và thơng tin của nhóm nhân tố đó (Hồng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, tr. 260).
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) chính là một hệ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của các nhân tố. Trị số này có giá trị nằm trong khoảng 0,5 < KMO < 1 là phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì nhân tố này có khả năng khơng phù hợp trong mơ hình khảo sát. Để phân tích nhân tố ta sẽ dụng phương pháp Principal component với phép xoay nhân tố Varimax. Sau đó kết quả sẽ cho ta hệ số tuyền tải của các biến quan sát trong từng biến độc lập. Hệ số truyền tải quá thấp < 0.3 sẽ được xem xét loại bỏ.
Kết quả chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 9.1 – 9.4
Phân tích nhân tố lần 1:
Bảng 4.7 Kết quả phân tích KMO và Bartlett lần 1
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .773 Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1045.120
Df 231
Sig. .000
Kết quả phân tích cho KMO = 0.773 > 0.5 và ý nghĩa Sig < 0.05, cho thấy các biến quan sát có sự tương quan với nhau về mặt thống kê. Điều này cho phép ta
Bảng 4.8 Kết quả phân tích phương sai lần 1
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Rotation Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 4.358 19.810 19.810 3.609 16.404 16.404
2 3.152 14.327 34.136 2.820 12.817 29.222
3 2.650 12.044 46.180 2.744 12.471 41.693
4 1.839 8.358 54.538 2.107 9.577 51.270
5 1.336 6.074 60.612 2.055 9.342 60.612
Qua bảng tổng hợp phương sai trích rút gọn, ta thấy có 5 nhân tố được rút trích do có hệ số Eigenvalues > 1. Tổng cộng các nhân tố này có thể giải thích được 60.612% cho kết quả của mơ hình nghiên cứu. Điều này là chấp nhận được vì hơn 50%. Chi tiết các nhân tố khác xin tham khảo thêm tại phụ lục 9.1.
Bảng 4.9 Ma trận hệ số nhân tố đã xoay lần 1
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 CL1 .776 CL2 .775 CL3 .847 CL4 .785 CL5 .794 GC1 .305 .768 GC2 .779 GC3 .350 .760 GH1 .815 GH2 .618 GH3 .852 GH4 .499 DV1 .766 DV2 .798 DV3 .492 DV4 .752 DV5 .806 KT1 .763 KT2 .803 KT3 .823 KT4 .812 KT5 .439 .318
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
Dựa vào bảng ma trận xoay hệ số, ta thấy biến quan sát KT5 có hệ số nhân tố thấp nhất: 0.439 < 0.5. Do đó ta sẽ tiến hành loại bỏ biến này ra khỏi mơ hình nghiên cứu nhằm đảm bảo sự phù hợp của mơ hình. Biến KT5 được loại ra cho thấy khả năng thay đổi/điều chỉnh sản phẩm theo nhu cầu khách hàng không nằm trong yêu cầu về năng lực kỹ thuật của khách hàng. Do hệ số tải của KT5 ở nhân tố 5 cũng xấp xỉ (khoảng cách 2 hệ số < 0.3) cho thấy yếu tố này được khách hàng đánh giá như 1 yếu tố cũng ảnh hưởng đến giá cả.
Như vậy tác giả sẽ loại bỏ biến KT5 và chỉ giữ lại 21 biến để chạy phân tích nhân tố lần 2. Theo tác giả, việc loại bỏ biến KT5 là hoàn toàn phù hợp theo thực tế, vì việc thay đổi sản phẩm theo nhu cầu khách hàng thường không phải là phổ biến cho mọi sản phẩm. Thường sản phẩm sẽ đáp ứng theo nhu cầu khách hàng khi đó là sản phẩm đặc thù chuyên phục vụ lượng khách hàng cao cấp và số lượng ít. Do đề